Solucion tarea 2

Establecer el directorio de trabajo

setwd("C:/Users/verov/Documents/UCR/2020/IICiclo/Investigacion_Reproducible/curso_reproducible-master") 
wd <- getwd()   
setwd(wd)

1. Clonar el repositorio de GitHub
2. Crear el Rmd
3. Cargar la funcion

source("./scripts/replicar_reg_scal.R")

4.Calcule la proporción de falsos positivos (el valor que devuelve replicar_reg_scal()) para números de variables (argumento nvars) de 10, 20, 50 y 100.

preg4<-c(replicar_reg_scal(nvars = 10), replicar_reg_scal(nvars = 20),replicar_reg_scal(nvars = 50),replicar_reg_scal(nvars = 100))

preg4

## [1] 0.27 0.26 0.41 0.50

5. Grafique el número de variables vs. la proporción de falsos positivos. Utilice los argumentos para opciones dentro del “chunk” para centrar el gráfico.

xx<-c(10,20,50,100)

p1<-plot(xx,preg4,xlab="nvars",ylab="Falsos Positivos" )

6. Repita 4 y 5 pero esta vez variando el valor de alfa (siempre usando números menores o iguales a 0.05).

4.Calcule la proporción de falsos positivos (el valor que devuelve replicar_reg_scal()) para números de variables (argumento nvars) de 10, 20, 50 y 100.

preg6<-c(replicar_reg_scal(alfa = 0.05), replicar_reg_scal(alfa = 0.0375),replicar_reg_scal(alfa = 0.025),replicar_reg_scal(alfa=0.0125))

preg6

## [1] 0.42 0.33 0.25 0.11

varalfa<-c(0.05,0.0375,0.025,0.0125)

p2<-plot(varalfa,preg6,xlab="alfa",ylab="Falsos Positivos" )

7. Añada la información de la sesión en un “chunk” al final del Rmarkdown de forma que muestre la información pero no el código

## function (package = NULL) 
## {
##     z <- list()
##     z$R.version <- R.Version()
##     z$platform <- z$R.version$platform
##     if (nzchar(.Platform$r_arch)) 
##         z$platform <- paste(z$platform, .Platform$r_arch, sep = "/")
##     z$platform <- paste0(z$platform, " (", 8 * .Machine$sizeof.pointer, 
##         "-bit)")
##     z$locale <- Sys.getlocale()
##     z$running <- osVersion
##     z$RNGkind <- RNGkind()
##     if (is.null(package)) {
##         package <- grep("^package:", search(), value = TRUE)
##         keep <- vapply(package, function(x) x == "package:base" || 
##             !is.null(attr(as.environment(x), "path")), NA)
##         package <- .rmpkg(package[keep])
##     }
##     pkgDesc <- lapply(package, packageDescription, encoding = NA)
##     if (length(package) == 0) 
##         stop("no valid packages were specified")
##     basePkgs <- sapply(pkgDesc, function(x) !is.null(x$Priority) && 
##         x$Priority == "base")
##     z$basePkgs <- package[basePkgs]
##     if (any(!basePkgs)) {
##         z$otherPkgs <- pkgDesc[!basePkgs]
##         names(z$otherPkgs) <- package[!basePkgs]
##     }
##     loadedOnly <- loadedNamespaces()
##     loadedOnly <- loadedOnly[!(loadedOnly %in% package)]
##     if (length(loadedOnly)) {
##         names(loadedOnly) <- loadedOnly
##         pkgDesc <- c(pkgDesc, lapply(loadedOnly, packageDescription))
##         z$loadedOnly <- pkgDesc[loadedOnly]
##     }
##     z$matprod <- as.character(options("matprod"))
##     es <- extSoftVersion()
##     z$BLAS <- as.character(es["BLAS"])
##     z$LAPACK <- La_library()
##     l10n <- l10n_info()
##     if (!is.null(l10n["system.codepage"])) 
##         z$system.codepage <- as.character(l10n["system.codepage"])
##     if (!is.null(l10n["codepage"])) 
##         z$codepage <- as.character(l10n["codepage"])
##     class(z) <- "sessionInfo"
##     z
## }
## <bytecode: 0x00000000143087d0>
## <environment: namespace:utils>

8.Suba su repositorio local a un repositorio público en su cuenta personal de github

9.Publique el html resultante en su cuenta de Rpubs (debe crear una cuenta antes de subirlo)

10.Ponga una foto de su organismo favorito (no-humano) (no se relaciona al resto, pero ni modo)

Figura 1.Neonato de tortuga negra